人工智能大语言模型入门与实践：2024年LLM关键技术与应用部署指南

大语言模型的操作指南里，我还真推荐过不少，但这份《人工智能大语言模型入门与实践》算是比较全的一份。讲得蛮系统，从 LLM 的基础讲起，一路带到实际部署，手把手教你在 Google Colab 上搞定 Llama 3.1。嗯，哪怕你是第一次接触 LLM，看完也能上手试试部署。

训练流程拆得挺细，预训练、监督微调、RLHF都讲到了，还顺带说了说 LLM 从最早的规则系统到今天这些大型模型的演进，思路清晰。看完之后你就知道，像 ChatGPT 背后到底在干嘛，不只是聊天机器人那么简单。

讲部署的那段我挺喜欢，Google Colab环境对新手也友好，Llama 3.1 的部署步骤写得比较细，而且讲到了一点重要——自己部署=数据更私密+成本更可控。这点做 To B 应用的朋友应该蛮有感触。

结尾还提到了挺前沿的方向，像多模态融合、逻辑推理能力提升这些。虽然现在还不算主流，但估计快就会看到产品落地。哦，还有一些值得关注的伦理点，比如偏见问题、能耗问题，文档里也有提醒，挺有启发的。

如果你平时在搞前端、做 AI 应用集成，又刚好想了解 LLM，不妨抽空看一眼这份资源，理论+实践，连上手都给你配好了环境，省心多了。